Linux总线设备驱动

本文详细解析了Linux系统中平台设备驱动的注册和匹配过程,从`platform_device_register`到`device_add`,再到`driver_register`和`driver_probe_device`,最终都调用了`drv->probe(dev)`进行设备探测。文章通过代码分析,阐述了设备驱动如何与总线类型`platform_bus_type`结合,并使用`match()`函数进行匹配。

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static const struct sysfs_ops dev_sysfs_ops = {
    .show    = dev_attr_show,
    .store    = dev_attr_store,

};
static struct kobj_type device_ktype = {
    .release    = device_release,

    .sysfs_ops    = &
dev_sysfs_ops,
    .namespace    = device_namespace,

};
struct bus_type platform_bus_type = {
    .name        = "platform",
    .dev_attrs    = platform_dev_attrs,
    .match        =
platform_match,
    .uevent        = platform_uevent,
    .pm        = &platform_dev_pm_ops,

};
struct device_attribute {
    struct attribute attr;
    ssize_t (*show)(structdevice* dev, struct device_attribute* attr,char* buf);
    ssize_t (*store)(structdevice* dev, struct device_attribute* attr, const char* buf, size_t count);
};
static struct device_attribute platform_dev_attrs[] = {
    __ATTR_RO(modalias),
    __ATTR_NULL,
};


platform_device_register
    -->device_initialize(&pdev->dev);

            -->...
            -->dev->kobj.kset = devices_kset;

            -->kobject_init(&dev->kobj, &device_ktype);
            -->...

    -->return platform_device_add(pdev);

            -->...

            -->pdev->dev.bus = &platform_bus_type;
//match()被注册
            -->
ret = device_add(&pdev->dev);
### 部署和训练 Dify Ollama 模型 #### 本地部署 DifyOllama 模型 为了在本地环境中成功部署 Dify 并利用 Ollama 进行模型操作,需遵循一系列特定步骤来确保整个过程顺利进行。 对于 Windows 用户而言,可以借助 Docker 来简化这一流程。通过 Docker 容器化技术,不仅能够隔离应用程序及其依赖项,还能保持环境的一致性和稳定性[^4]。具体来说: - **安装 Docker**:确保计算机上已正确安装 Docker 应用程序。 - **拉取镜像**:使用 `docker pull` 命令获取官方提供的最新版本的 Dify 或者定制化的 Ollama 镜像文件。 - **启动容器**:执行如下命令以创建并启动一个新的容器实例: ```bash docker run -p 8090:8090 --name dify-container-name -v /local/path:/container/path -d ghcr.io/dify-community/dify:<tag> ``` - **配置 LLM 和系统推理模型**:进入第九步,在 Dify完成LLM 及其相关组件的设置工作,这一步骤至关重要,因为它决定了后续交互的质量与效率[^3]。 关于 Ollama 的部分,则强调这是一个专为本地运行而设计的开源框架,支持多种流行的预训练语言模型,如 Llama 3、Mistral、Qwen2 等,并提供了便捷的操作接口以便于管理和维护这些资源[^2]。 #### 训练自定义嵌入模型 当涉及到训练自己的文本嵌入(embedding)模型时,虽然直接提到的信息较少,但从现有资料推断可知,此过程可能涉及以下几个方面的工作: - **准备数据集**:收集足够的高质量语料库作为输入材料,用于指导新模型的学习方向; - **调整超参数**:根据实际需求微调网络结构中的各项参数设定,比如学习率、批次大小等; - **编写训练脚本**:构建适合当前项目的 Python 脚本或其他形式的代码片段,用来加载数据、初始化模型架构以及定义损失函数等内容; - **集成到 Ollama**:一旦完成了上述准备工作之后,就可以考虑将所得到的新模型无缝对接至 Ollama 生态体系当中去了——即把原有的 “Text Embedding” 替换成刚刚训练出来的那个版本[^1]。 需要注意的是,由于具体的实施细节会受到很多因素的影响(例如硬件条件、软件版本差异),因此建议参考官方文档或社区论坛上的指南来进行更加深入的研究探索。
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